AI 的进化正在进入一个新阶段。

OpenAI 最近推出的 Responses API 和 Agents SDK，不只是新工具那么简单，而是彻底改变了 AI 代理（AI Agent）的开发模式。

这些新技术降低了开发门槛，让 AI 从单纯的对话模型变成真正能执行任务的智能助手。

此次更新的核心亮点包括：

Responses API内置网络搜索、文件搜索和计算机使用能力，让 AI 能够实时获取信息并执行操作。Agents SDK提供多智能体协作、任务管理与安全防护，使 AI 代理能够自主运作，减少开发者的负担。

这一系列升级，让 AI 代理不仅仅是回答问题的工具，而是可以主动执行任务、完成工作流的“数字员工”。

Responses API：让 AI 代理真正动起来

Responses API 作为 OpenAI 生态中的最新升级，结合了 Chat Completions API 的简洁性和 Assistants API 的工具调用能力。它不再只是“回答问题”，而是可以直接获取外部信息、执行任务，甚至操作计算机。

三大核心能力，让 AI 更强大

1. 网络搜索（Web Search）

这个功能让 AI 代理可以即时访问互联网，获取最新的新闻、市场动态、技术资料等。

示例代码：

import openairesponse = openai.responses.create( model="gpt-4o", tools=[{"type": "web_search_preview"}], input="今天的全球科技新闻有哪些？")print(response["output_text"])

这意味着 AI 代理可以在电商、金融、研究等领域发挥更大作用，如获取股票市场最新动态、分析消费者趋势等。

2. 文件搜索（File Search）

这个能力让 AI 可以直接检索和查询内部文档，如企业知识库、技术文档、法律条款等。

示例代码：

import openaiproduct_docs = openai.vector_stores.create( name="Product Documentation", file_ids=["file1_id", "file2_id", "file3_id"])response = openai.responses.create( model="gpt-4o-mini", tools=[{"type": "file_search", "vector_store_ids": [product_docs["id"]]}], input="OpenAI的深度研究（Deep Research）工具的主要功能是什么？")print(response["output_text"])

适用于法律助手、企业知识管理、自动化客服等应用场景。

3. 计算机使用（Computer Use Automation, CUA）

最令人兴奋的更新之一，AI 现在可以直接操作计算机，像人类一样完成任务，如表单填写、软件操作、数据录入等。

示例代码：

import openairesponse = openai.responses.create( model="computer-use-preview", tools=[{"type": "computer_use_preview", "display_width": 1024, "display_height": 768, "environment": "browser"}], input="帮我查找最适合摄影师使用的相机，并推荐一个购买链接。")print(response["output"])

这项功能让 AI 在 RPA（机器人流程自动化）、智能办公等领域的应用潜力大幅提升。

为什么这次发布如此重要？

过去，构建一个复杂的AI代理往往需要周密的工程规划，开发周期从几周到几个月不等。但随着Responses API和Agents SDK的推出，AI代理的开发门槛正在被急速拉低。用官方的话来说，现在“从构想到落地，可能只需要几分钟”。

这里有几个关键变化：

1. 轻量级但极其强大的设计

Agents SDK没有繁琐的依赖，而是以最少的代码实现了AI代理的核心功能。以往，我们需要手写几十甚至上百行代码去管理AI的输入、输出、调用逻辑，现在SDK帮我们自动完成这些任务。

例如，一个简单的 AI 代理可以处理客户支持和退货请求：

from agents import Agent, Runner, function_tool@function_tooldef submit_refund_request(item_id: str, reason: str): return "退款申请已提交"support_agent = Agent( name="客服 & 退货", instructions="你是一个客服 AI，可以提交退款请求", tools=[submit_refund_request],)2.原生Python支持，几乎零学习成本

这一点对开发者来说太友好了！只需要用Python，就能轻松构建、编排多个AI代理，而不必额外学习新语言或框架。如果你之前写过Python，那你现在就能上手Agents SDK。

3. 智能体协作，实现更复杂的任务分工

以前，我们的AI应用往往是孤立的，比如一个聊天机器人只能完成有限的对话，而不能联动其他智能体执行复杂任务。现在，一个AI代理可以把任务交给另一个更专业的代理，就像一支AI团队，各司其职。

triage_agent = Agent( name="任务分派 AI", instructions="将用户请求路由至适当的智能体", handoffs=[support_agent])output = Runner.run_sync(starting_agent=triage_agent, input="我想退货")print(output)

这种方式可以用于电商、银行、企业自动化等领域，大幅减少人工处理成本。

4. 内置“代理循环”（Agent Loop）

AI代理最麻烦的部分在于如何管理任务的执行流程，比如什么时候调用工具，什么时候返回结果，什么时候继续执行下一个步骤。而这个SDK已经内置了这一套逻辑，不需要开发者再操心。

6.开箱即用，上手极其简单

安装：

8.内置护栏

并行运行输入验证和检查，以代理为基准。

如果检查失败，会提前中断，这就意味着更加安全可靠，不再有幻觉、意外输出！

OpenAI 这次的更新，不仅让 AI 代理从“回答问题”进化为“执行任务”，还极大地降低了 AI 开发的门槛。这是否会像当年的 iPhone App Store 一样，催生一个全新的 AI 生态？

从 Responses API 到 Agents SDK，我们看到 AI 正在迈向一个更智能、更自主的时代。未来几年，AI 代理的爆发将会改变无数行业，而这一切，才刚刚开始。